跨行对矩阵求和而不是对矩阵的位置值求和？ - 腾讯云开发者社区

如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...，矩阵中的值会变化，所以这时使用AllSelect会更合适。

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VBA程序：对加粗的单元格中的值求和

标签：VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式的单元格求和。...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意，当求和的单元格区域中单元格格式发生更改时...，不会触发任何事件；而使用Application.Volatile语句，每当在工作表上的内容更改时，单元格都会重新计算。...这意味着，仅对求和单元格区域中的单元格设置加粗格式，使用该自定义函数求和的值不会改变，除非按F9键强制计算，或者在工作表中输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板，可以稍作修改对其它格式设置的单元格来求和

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Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

一、前言前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...3] print(list([s1, s2, s3, s4])) 上面的这个代码可以实现，但是觉得太不智能了，如果每个子列表里边有50个元素的话，再定义50个s变量，似乎不太好，希望可以有个更加简便的方法...1, 2, 3, 4], [1, 5, 1, 2], [2, 3, 4, 5], [5, 3, 1, 3]] [print(sum(i)) for i in zip(*lst)] 使用了列表解包的方法...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【dcpeng】提问，感谢【瑜亮老师】、【月神】、【Daler】给出的代码和具体解析，感谢粉丝【猫药师Kelly】等人参与学习交流。小伙伴们，快快用实践一下吧！

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有人把NumPy画成了画，生动又形象

在本例中，python创建了我们可以在这里看到的数组: ? 通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值。...将它们按位置相加(即添加每一行的值)就像输入data + ones一样简单: ? 当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象使我不必在循环中编写这样的计算程序，这让我耳目一新。...除了最小值，最大值，和求和，你还可以使用其他的聚合函数，比如mean得到平均值，prod得到所有元素相乘的结果，std得到标准差，还有很多其他的。更高的维度我们看过的所有例子都是关于一维向量的。...矩阵运算如果两个矩阵大小相同，我们可以使用算术运算符(+-*/)对矩阵进行加法和乘法。NumPy将这些操作作为位置操作处理: ?...我们不仅可以在矩阵中聚合所有的值，还可以使用axis参数跨行或跨列聚合: ? 暂时翻译到这里，后面还有更多的内容，需要的同学可以留言，我会翻译后面的内容。

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盘一盘NumPy (下)

]] 由上面结果可知，虽然两个二维数组相乘得到二维数组，但不是根据数学上矩阵相乘的规则得来的，而且由元素层面相乘得到的。...([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 不难看出它是一个矩阵，分别对全部元素、跨行 (across rows)、跨列 (across columns) 求和： print...21 跨行求和 = [1 2 3] + [4 5 6] = [5 7 9] 跨列求和 = [1+2+3 4+5+6] = [6 15] 行和列这些概念对矩阵 (二维矩阵) 才适用，高维矩阵还是要用轴...78 轴 0 上的元素是一个红方括号[] 包住的两个 [[ ]]，对其求和得到一个 [ [[ ]] ] 轴 1 上的元素是两个蓝方括号[] 包住的两个[ ]，对其求和得到两个 [[ ]]，即 [ [[...具体说来：在轴 0上求和，它包含是两个[]，对其求和在轴 1 上求和，它包含是两个 []，对其求和在轴 2 上求和，它包含是两个 []，对其求和在轴 3 上求和，它包含是三个标量，对其求和用代码验证一下

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

]] 由上面结果可知，虽然两个二维数组相乘得到二维数组，但不是根据数学上矩阵相乘的规则得来的，而且由元素层面相乘得到的。...([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 不难看出它是一个矩阵，分别对全部元素、跨行 (across rows)、跨列 (across columns) 求和： print( 'The...21 跨行求和 = [1 2 3] + [4 5 6] = [5 7 9] 跨列求和 = [1+2+3 4+5+6] = [6 15] 行和列这些概念对矩阵 (二维矩阵) 才适用，高维矩阵还是要用轴...78 轴 0 上的元素是一个红方括号[] 包住的两个 [[ ]]，对其求和得到一个 [ [[ ]] ] 轴 1 上的元素是两个蓝方括号[] 包住的两个[ ]，对其求和得到两个 [[ ]]，即 [ [[...具体说来：在轴 0上求和，它包含是两个[]，对其求和在轴 1 上求和，它包含是两个 []，对其求和在轴 2 上求和，它包含是两个 []，对其求和在轴 3 上求和，它包含是三个标量，对其求和用代码验证一下

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盘一盘NumPy (下)

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【干货】NumPy入门深度好文 (下篇)

，虽然两个二维数组相乘得到二维数组，但不是根据数学上矩阵相乘的规则得来的，而且由元素层面相乘得到的。...([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 不难看出它是一个矩阵，分别对全部元素、跨行 (across rows)、跨列 (across columns) 求和： print...21 跨行求和 = [1 2 3] + [4 5 6] = [5 7 9] 跨列求和 = [1+2+3 4+5+6] = [6 15] 行和列这些概念对矩阵 (二维矩阵) 才适用，高维矩阵还是要用轴...分析结果： 1 到 12 的总和是 78 轴 0 上的元素是一个红方括号[] 包住的两个 [[ ]]，对其求和得到一个 [ [[ ]] ] 轴 1 上的元素是两个蓝方括号[] 包住的两个[ ]，对其求和得到两个...具体说来：在轴 0上求和，它包含是两个[]，对其求和在轴 1 上求和，它包含是两个 []，对其求和在轴 2 上求和，它包含是两个 []，对其求和在轴 3 上求和，它包含是三个标量，对其求和用代码验证一下

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Python数据分析作业一：NumPy库的使用

print("r1数组的平均值是{}，最大值的位置下标是{}".format(r1.mean(),r1.argmax())) 输出结果： r1数组的平均值是70.16666666666667，最大值的位置下标是...argmin()函数返回使得最小值出现的第一个位置的索引。...2、4两行(提示：使用np.delete函数，可以自行百度其用法) r2 = np.delete(r2,[1,3],axis=0) #这里的axis=0就表示行，而不是跨行 r2 np.delete(...拉平后，按照元素值的降序返回对应的位置索引。...rows = pos // r5.shape[1]：根据位置索引计算每个元素在原矩阵中的行坐标。 cols = pos % r5.shape[1]：根据位置索引计算每个元素在原矩阵中的列坐标。

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推荐系列（四）：矩阵分解|Matrix Factorization

嵌入矩阵可以看作是两个矩阵的点积矩阵分解一般是用近似的方法表示，而不是使用整个矩阵表示，整个矩阵的元素个数是O(nm)个元素，而嵌入矩阵的元素个数是O((m+n)d)，其中d的维数一般远小于m和n的维度...在上述目标函数中，只对观察到的item对(i，j)求和，即用户反馈矩阵中的非零值。...然而，只对观察到值进行处理并不是一个好的想法，因为矩阵中的所有元素都会对模型产生影响，如果只用观察到的值进行仿真模拟，则该模型无法得出有效的推荐且泛化能力差。...将为观察到的item对的值设置为0，并对矩阵中所有的值求和，因此求和公式从之前的只对观察到的item对求和之外，还需要对未观察到的item对，求和公式如下所示： ?...上述问题可以使用奇异值分解（Singular Value Decomposition ， SVD）处理，然而SVD不是一个很好的解决方法，这是由于其在实际应用中，矩阵A可能是非常稀疏的，比如在视频或新闻

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如何通俗易懂地解释卷积？

然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。...有些文章只强调滑动叠加求和，而没有说函数的翻转，我觉得是不全面的；有的文章对“卷”的理解其实是“积”，我觉得是张冠李戴。对卷积的意义的理解： 1....在信号分析的场景，它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”，在空间分析的场景，它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。 4、举例说明下面举几个例子说明为什么要翻转，以及叠加求和的意义。...请注意，以上公式有一个特点，做乘法的两个对应变量a,b的下标之和都是（u,v），其目的是对这种加权求和进行一种约束。这也是为什么要将矩阵g进行翻转的原因。...而如下图像处理矩阵将使得像素值变化明显的地方更为明显，强化边缘，而变化平缓的地方没有影响，达到提取边缘的目的： ?

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小白见过的最通俗易懂的卷积解释

然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。...有些文章只强调滑动叠加求和，而没有说函数的翻转，我觉得是不全面的；有的文章对“卷”的理解其实是“积”，我觉得是张冠李戴。对卷积的意义的理解： 1....在信号分析的场景，它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”，在空间分析的场景，它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。举例说明下面举几个例子说明为什么要翻转，以及叠加求和的意义。...的内积： ? 请注意，以上公式有一个特点，做乘法的两个对应变量a,b的下标之和都是（u,v），其目的是对这种加权求和进行一种约束。这也是为什么要将矩阵g进行翻转的原因。...而如下图像处理矩阵将使得像素值变化明显的地方更为明显，强化边缘，而变化平缓的地方没有影响，达到提取边缘的目的： ? 对一些解释的不同意见上面一些对卷积的形象解释，如知乎问题卷积为什么叫「卷」积？

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【CNN】很详细的讲解什么以及为什么是卷积（Convolution）！

然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。...有些文章只强调滑动叠加求和，而没有说函数的翻转，我觉得是不全面的；有的文章对“卷”的理解其实是“积”，我觉得是张冠李戴。对卷积的意义的理解： 1....在信号分析的场景，它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”，在空间分析的场景，它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。 4、举例说明下面举几个例子说明为什么要翻转，以及叠加求和的意义。...再深入思考一下，在算图像卷积的时候，我们是直接在原始图像矩阵中取了（u,v）处的矩阵，为什么要取这个位置的矩阵，本质上其实是为了满足以上的约束。...比如说，如下图像处理矩阵将使得图像变得更为平滑，显得更模糊，因为它联合周边像素进行了平均处理：而如下图像处理矩阵将使得像素值变化明显的地方更为明显，强化边缘，而变化平缓的地方没有影响，达到提取边缘的目的

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numpy学习笔记 - numpy常用函

) * len(points2)的矩阵 print(ys) # points2作为列向量的len(points1) * len(points2)的矩阵 # 将坐标矩阵经过计算后生成灰度图 import...arr.mean(axis=1) # 对行求平均值 arr.sum(0) # 对每列求和 arr.sum(axis=0) arr = np.arange(9).reshape(3, 3) arr.cumsum...(0) # 每列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积注：关于numpy中axis的问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr =...arr = np.random.normal(size=(5, 3)) print(arr) arr.sort(0) # 对每列元素进行排序 # 求25%分位数（排序后根据索引位置求得） num_arr...2, size=(nwalks, nsteps)) steps = np.where(draws > 0, 1, -1) walks = steps.cumsum(1) # 将5000个样本中每一步的值进行累积求和

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【CNN】很详细的讲解什么以及为什么是卷积（Convolution）！

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如何通俗易懂地解释卷积？

然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。...有些文章只强调滑动叠加求和，而没有说函数的翻转，我觉得是不全面的；有的文章对“卷”的理解其实是“积”，我觉得是张冠李戴。对卷积的意义的理解： 1....在信号分析的场景，它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”，在空间分析的场景，它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。举例说明下面举几个例子说明为什么要翻转，以及叠加求和的意义。...再深入思考一下，在算图像卷积的时候，我们是直接在原始图像矩阵中取了（u,v）处的矩阵，为什么要取这个位置的矩阵，本质上其实是为了满足以上的约束。...比如说，如下图像处理矩阵将使得图像变得更为平滑，显得更模糊，因为它联合周边像素进行了平均处理：而如下图像处理矩阵将使得像素值变化明显的地方更为明显，强化边缘，而变化平缓的地方没有影响，达到提取边缘的目的

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如何通俗易懂地解释卷积？

然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。...有些文章只强调滑动叠加求和，而没有说函数的翻转，我觉得是不全面的；有的文章对“卷”的理解其实是“积”，我觉得是张冠李戴。对卷积的意义的理解： 1....在信号分析的场景，它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”，在空间分析的场景，它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。举例说明下面举几个例子说明为什么要翻转，以及叠加求和的意义。...请注意，以上公式有一个特点，做乘法的两个对应变量a,b的下标之和都是（u,v），其目的是对这种加权求和进行一种约束。这也是为什么要将矩阵g进行翻转的原因。...而如下图像处理矩阵将使得像素值变化明显的地方更为明显，强化边缘，而变化平缓的地方没有影响，达到提取边缘的目的： ? 对一些解释的不同意见上面一些对卷积的形象解释，如知乎问题卷积为什么叫「卷」积？

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如何通俗易懂地解释图像卷积？

然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。...有些文章只强调滑动叠加求和，而没有说函数的翻转，我觉得是不全面的；有的文章对“卷”的理解其实是“积”，我觉得是张冠李戴。对卷积的意义的理解： 1....在信号分析的场景，它指定了在哪个特定时间点的前后进行“积”，在空间分析的场景，它指定了在哪个位置的周边进行累积处理。举例说明下面举几个例子说明为什么要翻转，以及叠加求和的意义。...请注意，以上公式有一个特点，做乘法的两个对应变量a,b的下标之和都是（u,v），其目的是对这种加权求和进行一种约束。这也是为什么要将矩阵g进行翻转的原因。...而如下图像处理矩阵将使得像素值变化明显的地方更为明显，强化边缘，而变化平缓的地方没有影响，达到提取边缘的目的： ? 对一些解释的不同意见上面一些对卷积的形象解释，如知乎问题卷积为什么叫「卷」积？

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Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！

Multi-Head Attention 二、工作流程 Self-Attention（自注意力机制）：通过生成查询、键和值向量，计算并归一化注意力分数，最终对值向量进行加权求和，从而得到输入序列中每个位置的加权表示...第三步：归一化注意力分数第四步：加权和输出处理：使用归一化后的注意力权重对值向量进行加权求和加权求和的结果是自注意力机制的输出，它包含了输入序列中所有位置的加权信息。...线性变换：对输入的查询、键和值矩阵进行线性变换。这些线性变换是通过与相应的权重矩阵相乘来实现的。变换后的矩阵将用于后续的多头注意力计算。分割与投影：将线性变换后的查询、键和值矩阵分割成多个头。...然后，应用Softmax函数将注意力分数归一化，使得每个位置的权重之和为1。加权求和：使用归一化后的注意力权重对值矩阵进行加权求和，得到每个头的输出矩阵。...三、两者对比核心差异：Self-Attention关注序列内每个位置对其他所有位置的重要性，而Multi-Head Attention则通过在多个子空间中并行计算注意力，使模型能够同时捕获和整合不同方面的上下文信息

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如何对矩阵中的所有值进行比较？

VBA程序：对加粗的单元格中的值求和

Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和

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盘一盘 Python 系列 2 - NumPy (下)

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如何通俗易懂地解释卷积？

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numpy学习笔记 - numpy常用函

【CNN】很详细的讲解什么以及为什么是卷积（Convolution）！

如何通俗易懂地解释卷积？

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Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！

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